OpenCV学习28--在图像中寻找轮廓

查找轮廓

什么是轮廓：一个轮廓是由图像中的一系列点组成的，也就是图像中的一条曲线。在OpenCV中一般用序列来存储轮廓信息。序列中的每个元素是曲线中每个点的位置。
关于序列：序列是内存存储器中可以存储的一种对象，序列是某种结构的链表。

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下面是序列结构体：

typedef sturct CvSeq{
int flags;           
int header_size;
CvSeq * h_prev;
CvSeq * h_next;
CvSeq * v_prev;
CvSeq * v_next;
int total;
int elem_size;
char *bolck_max;
char * ptr;
int delta_elems;
CvMemStorage * storage;
CvSeqBlock * free_blocks;
CvSeqBlock * first;
}

Freeman编码
在Freeman链码中，多边形被表示成一系列的位移，每一个位移都有8个方向，这8个方向从0到7表示。

2. 相关API

findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓，并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。

void cv::findContours   (   InputOutputArray    image,
                            OutputArrayOfArrays     contours,
                            OutputArray     hierarchy,
                            int     mode,
                            int     method,
                            Point   offset = Point() 
                        )   

参数解释：

• image:输入图像，图像必须为8-bit单通道图像，图像中的非零像素将被视为1，0像素是0，加载图像后自动转化为二值化图像。我们同样可以使用cv::compare,cv::inRange,cv::threshold,cv::adaptiveThreshold,cv::Canny等函数来创建二值图像。
• contours 检测到的轮廓，每个轮廓都是以点向量的形式进行存储即使用point类型的vector表示。
• hierarchy 可选的输出向量包括了图像的拓扑信息。
• mode 轮廓检索模式
• method 轮廓近似方法

void cv::drawContours   (   InputOutputArray    image,
                            InputArrayOfArrays  contours,
                            int     contourIdx,
                            const Scalar &  color,
                            int     thickness = 1,
                            int     lineType = LINE_8,
                            InputArray  hierarchy = noArray(),
                            int     maxLevel = INT_MAX,
                            Point   offset = Point() 
                        )

参数解释：

• image 输入Mat类型图像
• contours 检测到的轮廓数据。
• contourldx 绘制轮廓的只是变量，如果为负值则在轮廓内部绘制。
• line type 线条类型 LINE_4 4-connected line LINE_8 8-connected line LINE_AA antialiased line
• hierarchy 可选层次结构
• maxLevel 用于绘制轮廓的最大等级
• offset 可选轮廓偏置参数，制定偏移量offset=(dx, dy)给出绘制轮廓的偏移量

3. 示例代码：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat src,dst,gray_img;

	src = imread("1.jpg");
	if(src.empty())
	{
		cout<<"图像加载失败";
		waitKey(0);
		return -1;
	}
	else
		cout<<"图像加载成功";
	namedWindow("1",WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("1",src);
	cvtColor(src,gray_img,CV_BGR2GRAY);
	vector>contours;
	vectorhierarchy;
	gray_img = gray_img > 100;
	findContours(gray_img,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

	//绘制轮廓图
    dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)
    {
        Scalar color = Scalar(rand() % 255, rand() % 255, rand() % 255);
        drawContours(dst, contours, i, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
    }
    imshow("轮廓图", dst);
    waitKey(0);


	waitKey(0);
	return 0;
}

4. 效果显示：